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通过GPT-4了解温度在生成各种问题中的作用

出版:2024年3月15日 出版历史

摘要

我们初步研究了GPT的温度参数对GPT4生成问题多样性的影响。我们发现,使用更高的温度值会导致显著更高的多样性,不同的温度会暴露出生成的问题集之间不同类型的相似性。我们还证明,对于针对布鲁姆分类学较低层次的问题,多样化的问题生成尤其困难。

工具书类

[1]
本杰明·S·布鲁姆(Benjamin S Bloom)、马克斯·D·恩格尔哈特(Max D Englehart)、爱德华·J·福斯特(Edward J Furst)、沃克·H·希尔(Walker H Hill)、大卫·R·克拉斯沃尔(David R Krathwohl)等人。教育目标分类,手册I:认知领域。纽约:David McKay Co。
[2]
保罗·丹尼(Paul Denny)、哈桑·科斯拉维(Hassan Khosravi)、阿尔托·赫拉斯(Arto Hellas)、尤霍·莱诺宁(Juho Leinonen)和萨米·萨萨(Sami Sarsa)。2023.我们能信任AI生成的教育内容吗?人力资源和人工智能生成学习资源的比较分析。arXiv:2306.10509[cs.HC]
[3]
雅各布·道蒂(Jacob Doughty)、齐皮奥·万(Zipiao Wan)、阿尼什卡·波佩利(Anishka Bompelli)、朱巴希德·卡尤姆(Jubahed Qayum)、王涛(Taozhi)、张汝兰(Juran Zhang)、郑玉嘉(Yugia Zheng)、艾丹·道尔(Aidan Doyle)、普拉格尼亚·斯里达尔(Pragnya Sridhar。2024.程序设计教育中人工智能生成(GPT-4)和人工智能MCQ的比较研究。第26届澳大利亚计算机教育会议论文集ACE’24)。美国纽约州纽约市计算机协会,114-123。https://doi.org/10.1145/3636243.3636256
[4]
J.理查德·兰迪斯(J.Richard Landis)和加里·科赫(Gary G.Koch)。1977年,分类数据观察者一致性的测量。生物统计学33,1(1977),159-174。http://www.jstor.org/stable/2529310
[5]
斯蒂芬·麦克尼尔(Stephen MacNeil)、安德鲁·特兰(Andrew Tran)、阿尔托·海拉斯(Arto Hellas)、乔安娜·金(Joanne Kim)、萨米·萨尔萨(Sami Sarsa)、保罗·丹尼(Paul Denny)、塞斯·伯恩斯坦(Seth Bernstei。2023.在Web软件开发电子书中使用大型语言模型生成的代码解释的经验。第54届ACM计算机科学教育技术研讨会第1期会议记录(加拿大安大略省多伦多)(SIGCSE 2023)。计算机械协会,美国纽约州纽约市,931-937。https://doi.org/10.1145/3545945.3569785
[6]
Pranjal Dilip Naringera、Ildar Akhmetov和Eleni Stroulia。2023.使用OpenAI生成CS1编码问题。第25届加拿大西部计算机教育会议论文集(加拿大不列颠哥伦比亚省温哥华)(WCCCE’23)。美国纽约州纽约市计算机协会,第11条,2页。https://doi.org/10.1145/35933342.3593348

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问询处

发布于

封面图片ACM会议
SIGCSE 2024:第55届ACM计算机科学教育技术研讨会论文集V.2
2024年3月
2007页
十亿英镑:9798400704246
内政部:10.1145/3626253
如果复制品不是为了盈利或商业利益而制作或分发的,并且复制品的第一页载有本通知和完整引文,则允许免费制作本作品的部分或全部数字或硬拷贝以供个人或课堂使用。必须尊重本作品第三方组件的版权。对于所有其他用途,请联系所有者/作者。

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出版商

计算机协会

美国纽约州纽约市

出版历史

出版:2024年3月15日

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  1. 自动内容生成
  2. 自动生成
  3. 课程设计自动化
  4. 课程开发
  5. 通用条款-4
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  7. 学习目标
  8. llms公司

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会议

西格斯2024
主办单位:
SIGCSE 2024:第55届ACM计算机科学教育技术研讨会
2024年3月20日至23日
俄勒冈州,波特兰,美国

接受率

4542份提交文件的总体接受率为1595份,占35%

即将召开的会议

SIGCSE虚拟2024
第一届ACM虚拟全球计算教育会议
2024年12月5日至8日
虚拟事件,北卡罗来纳州,美国

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